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基于加权小波分解和Fisherfaces的人脸识别算法研究
1
作者
张震
李龙
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2014年第3期47-50,共4页
提出了一种将加权小波分解和Fisherfaces方法相结合的人脸识别算法.首先,对人脸图像进行加入白化的预处理,去除干扰、噪声的同时平衡图像的能量谱;然后,采用小波分解得到图像的低频分量和水平、垂直高频分量并进行加权组合,结合Fisherfa...
提出了一种将加权小波分解和Fisherfaces方法相结合的人脸识别算法.首先,对人脸图像进行加入白化的预处理,去除干扰、噪声的同时平衡图像的能量谱;然后,采用小波分解得到图像的低频分量和水平、垂直高频分量并进行加权组合,结合Fisherfaces方法,在PCA变换后的空间内应用线性判别分析（LDA）,解决了类内散布矩阵奇异和PCA在降维过程中不利于样本分类的问题;最后,运用最近邻分类器进行分类识别.基于ORL和YALE人脸库进行实验,确定小波基及分解层数分别为db2小波和2层,选择归一化尺寸和特征维数的最佳参数能够使得识别率分别达到98.75％和100％,且特征维数20～70的对比实验结果表明,该算法具有更好的识别效果.
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关键词
人脸识别
白化
预处理
加权小波分解
Fisherfaces方法
最近邻分类器
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题名
基于加权小波分解和Fisherfaces的人脸识别算法研究
1
作者
张震
李龙
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2014年第3期47-50,共4页
基金
河南省科学技术研究重点项目科技攻关计划(13A510684)
文摘
提出了一种将加权小波分解和Fisherfaces方法相结合的人脸识别算法.首先,对人脸图像进行加入白化的预处理,去除干扰、噪声的同时平衡图像的能量谱;然后,采用小波分解得到图像的低频分量和水平、垂直高频分量并进行加权组合,结合Fisherfaces方法,在PCA变换后的空间内应用线性判别分析（LDA）,解决了类内散布矩阵奇异和PCA在降维过程中不利于样本分类的问题;最后,运用最近邻分类器进行分类识别.基于ORL和YALE人脸库进行实验,确定小波基及分解层数分别为db2小波和2层,选择归一化尺寸和特征维数的最佳参数能够使得识别率分别达到98.75％和100％,且特征维数20～70的对比实验结果表明,该算法具有更好的识别效果.
关键词
人脸识别
白化
预处理
加权小波分解
Fisherfaces方法
最近邻分类器
Keywords
face recognition
whitening
preprocessing
weighted wavelet decomposition
Fisherfaces
nearest neighbor classifier
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权小波分解和Fisherfaces的人脸识别算法研究
张震
李龙
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2014
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